Bibliographic record
Abstract
Résumé L’internationalisation constitue l’une des stratégies qui se sont le plus développées depuis la seconde moitié du XX e siècle, représentant aujourd’hui un défi à relever pour toutes les entreprises. Cette recherche s’interroge sur le rôle des compétences de l’équipe dirigeante dans la conduite du processus d’internationalisation. L’article se place dans la continuité des travaux traitant du processus d’internationalisation. Malgré leur apport évident, nombre de recherches soulignent les limites de ces travaux et préconisent de nouvelles études pouvant enrichir la compréhension de ce phénomène. Cette recherche fait appel au courant des ressources dynamiques qui permet d’interroger le «pourquoi» et le «comment» du développement d’une entreprise hors de ses frontières nationales, et considère le rôle de l’équipe dirigeante et de ses compétences dans la conduite des processus stratégiques. Nous avons retenu une approche qualitative basée sur l’étude longitudinale d’un cas de P.M.E. industrielle française. L’analyse des résultats de l’étude met en évidence un «sentier d’internationalisation» qu’expliquent les compétences de l’équipe dirigeante. Elle permet de distinguer des compétences stratégiques, qui construisent le processus d’internationalisation, et des compétences opérationnelles, qui appuient la mise en œuvre de cette stratégie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.087 | 0.014 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".